L'ensachage ou l'agrégation bootstrap est un cas particulier de moyennage modèle. Étant donné un ensemble d'entraînement standard, l'ensachage génère m m nouveaux ensembles d'entraînement par bootstrapping, puis les résultats de l'utilisation d'une méthode d'entraînement sur le m m les ensembles de données générés sont moyennés. L'ensachage peut stabiliser les résultats de certaines méthodes instables telles que les arbres.
Quelles sont les similitudes et les différences entre ces 3 méthodes: Ensachage, Boosting, Empiler? Quel est le meilleur? Et pourquoi? Pouvez-vous me donner un exemple pour
Courte définition du boosting : Un ensemble d’apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? Un apprenant faible est défini comme un classifieur peu corrélé avec la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). Définition courte de forêt...
Cela fait longtemps que je suis des compétitions Kaggle et je me rends compte que de nombreuses stratégies gagnantes impliquent l’utilisation d’au moins un des «trois grands»: l’ensachage, le boost et l’empilement. Pour les régressions, plutôt que de se concentrer sur la construction d'un meilleur...
Je ne comprends pas exactement ce que l'on entend par taille de nœud. Je sais ce qu'est un nœud de décision, mais pas sa
Il existe de nombreux articles de blog, vidéos YouTube, etc. sur les idées d' ensachage ou de renforcement des arbres. Ma compréhension générale est que le pseudo-code pour chacun est: Ensachage: Prélever N échantillons aléatoires de x% des échantillons et y% des fonctionnalités Ajustez votre...
J'ai (approximativement) entendu que: l'ensachage est une technique pour réduire la variance d'un prédicteur / estimateur / algorithme d'apprentissage. Cependant, je n'ai jamais vu de preuve mathématique formelle de cette affirmation. Est-ce que quelqu'un sait pourquoi c'est mathématiquement vrai?...
En général, dans un problème de classification où le but est de prédire avec précision l'appartenance à une classe hors échantillon, quand ne devrais-je pas utiliser un classificateur d'ensemble? Cette question est étroitement liée à Pourquoi ne pas toujours utiliser l'apprentissage d'ensemble? ....
J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package:
Lors de l'utilisation du bootstrap pour l'évaluation de modèles, j'ai toujours pensé que les échantillons hors sac étaient directement utilisés comme ensemble de test. Cependant, cela ne semble pas être le cas pour l' approche obsolète de scikit-learnBootstrap , qui semble construire l'ensemble de...
Une forêt aléatoire est une collection d'arbres de décision suivant le concept d'ensachage. Lorsque nous passons d'un arbre de décision à l'arbre de décision suivant, comment les informations apprises par le dernier arbre de décision passent-elles au suivant? Parce que, selon ma compréhension, il...
Pour booster les algorithmes, je dirais qu'ils ont assez bien évolué. Au début de 1995, AdaBoost a été introduit, puis après un certain temps, c'était Gradient Boosting Machine (GBM). Récemment, vers 2015, XGBoost a été introduit, ce qui est précis, gère le sur-ajustement et est devenu un gagnant...
En lisant l'excellente modélisation statistique: Les deux cultures (Breiman 2001) , nous pouvons saisir toute la différence entre les modèles statistiques traditionnels (par exemple, la régression linéaire) et les algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, Bagging, Random Forest, Boosted...
Il me semble que l'apprentissage d'ensemble donnera toujours de meilleures performances prédictives qu'avec une seule hypothèse d'apprentissage. Alors, pourquoi ne les utilisons-nous pas tout le temps? Je suppose que c'est peut-être à cause de limitations informatiques? (même alors, nous utilisons...
Si nous considérons un arbre de décision complet (c'est-à-dire un arbre de décision non élagué), il présente une variance élevée et un faible biais. L'ensachage et les forêts aléatoires utilisent ces modèles à variance élevée et les agrègent afin de réduire la variance et ainsi améliorer la...
Scikit learn semble utiliser la prédiction probabiliste au lieu du vote majoritaire pour la technique d'agrégation du modèle sans expliquer pourquoi (1.9.2.1. Forêts aléatoires). Y a-t-il une explication claire pourquoi? De plus, existe-t-il un bon article ou article de synthèse sur les différentes...
L'ensachage est le processus de création de N apprenants sur N échantillons de bootstrap différents, puis de prise de la moyenne de leurs prédictions. Ma question est: pourquoi ne pas utiliser un autre type d'échantillonnage? Pourquoi utiliser des échantillons
J'ai un peu de confusion. Je lisais cet article où il expliquait que la technique d'ensachage réduit considérablement la variance et n'augmente que légèrement le biais. Je ne l'ai pas compris comment cela réduit la variance. Je sais ce qu'est la variance et le biais. Le biais est l'incapacité du...
Basé sur Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT et RF utilisant une stratégie différente pour lutter contre le biais et la variance. Ma question est la suivante: puis-je rééchantillonner l'ensemble de données (avec remplacement) pour former plusieurs GBDT et combiner leurs prédictions comme...
Je suis venu par plusieurs articles et documents affirmant que l'élagage des arbres dans un ensemble d'arbres "ensachés" n'était pas nécessaire (voir 1 ). Cependant, est-ce nécessairement (ou du moins dans certains cas connus) dommageable d'effectuer l'élagage (par exemple, avec l'échantillon OOB)...